Prolog中的广度优先搜索
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Prolog中的广度优先搜索相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
我是Prolog的新手,目前正在实施DFS(深度优先搜索)和BFS(广度优先搜索)算法。我的DFS可以正常工作,如下面的代码,但BFS在到达叶节点时终止并中止(它不会回溯并继续搜索)。我还阅读了一些关于此的示例代码,但是有些函数没有像s(Node,NewNode)那样定义......所以很难理解,或者版本使用Queue太复杂了。
这是我的代码:一些地面功能:
%connected(+Start, +Goal, -Weight)
connected(1,7,1).
connected(1,8,1).
connected(1,3,1).
connected(7,4,1).
connected(7,20,1).
connected(7,17,1).
connected(8,6,1).
connected(3,9,1).
connected(3,12,1).
connected(9,19,1).
connected(4,42,1).
connected(20,28,1).
connected(17,10,1).
connected2(X,Y,D) :- connected(X,Y,D).
connected2(X,Y,D) :- connected(Y,X,D).
next_node(Current, Next, Path) :-
connected2(Current, Next, _),
not(member(Next, Path)).
DFS实施:
depth_first(Goal, Goal, _, [Goal]).
depth_first(Start, Goal, Visited, [Start|Path]) :-
next_node(Start, Next_node, Visited),
write(Visited), nl,
depth_first(Next_node, Goal, [Next_node|Visited], Path).
BFS实施:
breadth_first(Goal, Goal, _,[Goal]).
breadth_first(Start, Goal, Visited, Path) :-
findall(X,
(connected2(X,Start,_),not(member(X,Visited))),
[T|Extend]),
write(Visited), nl,
append(Visited, [T|Extend], Visited2),
append(Path, [T|Extend], [Next|Path2]),
breadth_first(Next, Goal, Visited2, Path2).
Path类似于Queue列表。例如,当调用DFS时:
?- depth_first(1, 28, [1], P).
BFS:
?- breadth_first(1, 28, [1], []).
答案
首先,s(A,B)
的通常概念就像你的connect2(A,B,_)
。
您应该使您的接口谓词显式:
depth_first( Start, Goal, Path):-
depth_first( Start, Goal, [Start], Path).
在BFS中维护队列并不复杂。而不是Visited
,有VisitedLists
队列(从前面弹出;在末尾添加;因此FIFO):
consed(A,B,[B|A]).
bfs(Goal, [Visited|Rest], Path) :- % take one from front
Visited = [Start|_],
Start == Goal,
findall(X,
(connected2(X,Start,_),not(member(X,Visited))),
[T|Extend]),
maplist( consed(Visited), [T|Extend], VisitedExtended), % make many
append(Rest, VisitedExtended, UpdatedQueue), % put them at the end
bfs( Goal, UpdatedQueue, Path ).
当达到目标时,Path
被实例化:
bfs(Goal, [[Goal|Visited]|_], Path):-
reverse([Goal|Visited], Path).
接口调用需要相应调整。它应该是
breadth_first( Start, Goal, Path):- bfs( Goal, [[Start]], Path).
以上是关于Prolog中的广度优先搜索的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章